一种快速鲁棒自适应故障估计方法设计

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaApr．252016V01．37No．41261—1274ISSN1000-．6893ON11．．1929／Vhttp：／／hkxb．buaa．edu．CRhkxb@buaa．edu．cnDOI：10．7527／S10006893．2015．0160一种快速鲁棒自适应故障估计方法设计李飞*，赵国荣，胡正高海军航空X-程学院控制工程系，烟台264001摘要：针对一类线性系统的执行器故障，对一种快速鲁棒白适应故障估计方法进行了设计。所

2、设计的自适应故障估计观测器在放松严格正实(SPR)条件的同时，还具备对干扰的鲁棒性。在设计观测器参数时，根据有界实引理，对干扰和故障变化率的影响分别设计不同的约束不等式，能够更灵活地调节二者对故障估计影响的比例，并且引入松弛变量设计不同的Lyapunov矩阵，降低了设计的保守性。在设计过程中，由于出现了非线性矩阵不等式，本文采用了锥补线性化的算法进行求解，最终求得了最优的观测器参数。最后通过对某飞行器控制系统的仿真证明了算法的有效性。关键词：故障估计；自适应；观测器；多约束；锥补线性化中图分类号：V240．

3、2；TP273文献标识码：A文章编号：1000—6893(2016)04—1261—11许多现代控制系统对可靠性的要求越来越高，因此故障诊断与容错控制在过去几十年中一直是学者关注的热点，其中故障幅值估计的准确性和快速性对于提高容错控制系统的性能有着重要的意义。当前故障估计方法取得了一些成果，主要存在以下几种故障估计方法，如滑模观测器(SlidingMode0bserver，SM0)方法、自适应观测器(AdaptiveObserver，AO)方法、未知输入观测器(UnknownInputObserver，UI

4、O)方法和奇异观测器方法等。基于SMO的故障估计方法获得了丰硕的成果，其思想是通过构造“等价输出误差注入信号”重构故障口]，当故障和干扰的分布矩阵满足一定的条件时，SMO能够以任意精度估计故障[2训；针对更广泛的情形，H。SMO能够最小化干扰对故障估计的影响陆51；为了放松观测器匹配条件，高阶SMO被提出[6j，并解决了一些实际工程问题[7]。经过十几年的发展，SMO解决了不同类型故障的估计问题，如微小传感器故障[81和执行器颤振故障[91；同时也应用到不同类型的系统中，如非线性系统[2‘4“⋯、线性时变系

5、统[1q和随机系统‘12

6、。基于A0的故障估计方法近年来也得到了很大的发展。一类鲁棒自适应方法对突变执行器故障能够进行较好的检测，但是仅能处理定值故障，且检测速度慢[1朝；针对时变故障，一类快速自适应故障估计方法通过增加比例项提高了故障估计的速度，并且扩大了能够诊断故障的类型[1415]，但是并没有考虑针对干扰存在时的鲁棒性。为了放松严格正实(StrictPositiveRealness，SPR)条件，一类多约束故障估计方法将故障自适应表达式中的自适应率去掉，并增加了极点配置条件以改善性能[16

7、，尽管难以

8、处理，乘性故障还是得到了成功的估计[171；自适应观测器方法在一些实际工程系统中也获得了很高的性能，如非线性卫星收稿日期：2015-04．09：退修El期：2015-05—05；录用日期：2015-05—29；网络出版时间：2015-06-0314：47网络出版地址：WWW．cnkinet／kcms／detail／111929V．201506031447．003．html基金项目：国家自然科学基金(61473306)*通讯作者Tel：0535·6635673E—mail：xunzhaogancao@163．

9、com弓

10、搠格武t李飞．赵国荣。胡正高一种快速鲁棒自适应敌障估计方法设计[J]．航空学报。2016。37(4)：1261—1274．LIF，ZHAOGR．HUZGAdesignoffastrobustadaptivefaultestimationmethodEJ2ActaAeronauticaetAstronauticaSin／ca，2016，37(4)：126，．127，航空学报Apr．252016V01．37No．4控制系统的传感器故障估计[1胡和航空发动机的故障估计口9。。基于UIO的故障估计方法近年

11、来也得到了一些发展。当干扰和故障分布矩阵满足观测器匹配条件时，一类降阶UIO能够重构系统的状态和故障[2⋯，在此基础上，一类有限时问故障估计方法对故障进行了快速的精确重构[21I。通过构建奇异观测器实现故障诊断一直是一类重要的方法[zz-2s]。传统观测器会对传感器噪声起到放大作用，文献[22]则将系统噪声和系统状态组成扩展状态，构建了奇异系统，并对该系统设计比例微分(PD)观测器，其中微分项主要用于抑制噪声，而